【摘 要】
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随着社会发展的需要,带钢产品在生产生活中应用越来越广泛。带钢表面质量直接影响其后续产品的质量,现有的检测方法在高速带钢生产线中存在实时性差、识别率较低等弊端,已成
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随着社会发展的需要,带钢产品在生产生活中应用越来越广泛。带钢表面质量直接影响其后续产品的质量,现有的检测方法在高速带钢生产线中存在实时性差、识别率较低等弊端,已成为制约带钢相关工业发展的瓶颈,所以带钢表面缺陷检测方法成为国内外研究的热点之一。基于机器视觉的缺陷检测技术具有非接触、智能化、高精度、快速性等优点,是无损检测技术的发展趋势,本文基于机器视觉技术,为了实现缺陷检测的快速性和准确性,着重研究了带钢表面缺陷检测的核心算法和关键技术,具体内容如下：1.缺陷目标检测算法：比较分析了各种边缘检测算子在缺陷目标检测上的局限性,采用背景差分算法进行带钢表面缺陷目标检测,实验结果表明该算法抗干扰能力强,具有自适应性,缺陷定位准确,便于后续缺陷分割。2.缺陷区域提取算法：采用快速贴标签算法标记缺陷目标,接着对标记后的目标定位,截取只包含单个缺陷目标的位图,便于后续缺陷特征提取。3.缺陷特征优化算法：对单个缺陷进行形态特征、灰度特征、纹理特征的提取,并对这三类原始特征采用主成分分析法进行特征优化选择,优化后的特征作为BP神经网络的输入,用来进行缺陷分类。4.缺陷识别算法：采用改进型BP神经网络对带钢表面缺陷进行识别分类,提高了识别率。5.多线程和数据库编程技术：在VC++环境下实现了整个算法程序编写,采用多线程技术,实现了算法的快速性,并将缺陷信息实时存入数据库,实现了数据库中的缺陷信息管理与操作。
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